githubbing
在 Claude.ai 容器中安装并认证 GitHub CLI（gh），随后通过 gh 命令执行 GitHub 操作，例如创建 issue 等。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-26 00:15
智能体与模型
24,828 个结果
gmx-v2-plugin
GMX V2 永续与现货交易插件，可开平仓杠杆仓位、挂限价/止损单、增减 GM 池流动性，并查询市场与持仓。支持 Arbitrum 与 Avalanche，写入操作须经用户确认，默认预览不广播。
agent-browser
agent-browser 是面向 AI 智能体的浏览器自动化 CLI，基于 Rust 编写，通过 CDP 驱动 Chrome/Chromium，提供无障碍树快照与 @eN 元素引用，支持会话、认证保管、状态持久化与录屏，可用于网页导航、填表、点击等操作。
docs-check
docs-check 是 Claude Code 插件贡献者工具，用于对照最新 Claude Code 文档校验插件的 agents、skills、hooks 与配置，发现破坏性变更、弃用项和新功能，可在提交前运行。
send-message
通过 openant CLI 在 OpenAnt 平台收发私信（Direct Messages），可检查未读通知、列出会话、读取会话内容并向指定用户发送私信。适合智能体与用户私下沟通和协调。
mcp-builder
mcp-builder 是一个用于创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的开发指南技能。MCP 服务器通过设计良好的工具，让 LLM 能够与外部服务和 API 交互。该技能强调以智能体为中心的设计原则，包括围绕工作流而非单纯 API 端点构建工具、优化有限的上下文窗口、设计可操作的错误信息、遵循自然任务划分，并采用评估驱动开发。整个流程分为四个阶段：深度研究与规划、实现、审查与优化、创建评估。它提供 Python 和 Node/TypeScript 两种实现路径，涉及 MCP 协议文档、SDK 文档、语言特定实现指南和评估指南等参考资料。
model-merging
Model Merging 是一项使用 mergekit 将多个微调模型合并的技能，无需重新训练即可组合模型能力。它适用于通过融合领域专长（如数学、编程、对话）来创建专用模型、提升单模型基准表现、降低训练成本（合并可在 CPU 上运行）、快速实验生成新模型变体，以及避免灾难性遗忘地保留多项技能。该技能介绍了 mergekit、LazyMergekit、Model Soup 等工具，涵盖线性合并、SLERP、任务算术、TIES-Merging、DARE 等合并方法，并提供配置结构、最佳实践、评估测试与生产部署的完整指导。
pysam
Pysam 是用于读写基因组数据的 Python 模块，通过 htslib 提供 Pythonic 接口，可处理 SAM/BAM/CRAM 比对文件、VCF/BCF 变异文件及 FASTA/FASTQ 序列，支持区域查询、覆盖度计算与 samtools/bcftools 命令调用。
agents-docs
agents-docs 是一个用于查询 Codex、Codex CLI 与 Claude Code 官方文档的技能，仅支持在 Claude Code 或 Codex CLI 中运行，按最窄相关官方来源回答产品行为、配置、提示、技能、权限与工具等问题。
talk
通过 Pipecat MCP 服务器启动语音会话的 AI 技能，支持用语音与代理对话并让其执行编辑文件、运行命令等任务，适合需要边工作边语音沟通的场景。
agent-skill-builder
Agent Skill Builder 是一个用于快速创建 Claude Code 技能（skills）或把 ChatGPT 项目转换为 Claude Code 技能的工具。它提供两种模式：新建技能（/agent-skill-builder new [name]）和翻译 ChatGPT 项目（/agent-skill-builder translate [name]）。新建模式会引导收集技能名称、用途、示例与触发词，规划脚本、参考文档与资源文件，生成目录结构与 SKILL.md，并支持测试；翻译模式则把 ChatGPT 的系统提示、知识文件、对话开场白、Actions/API 配置等映射为 Claude Code 的 frontmatter、正文、references/ 目录与 MCP 服务器。该技能侧重快速创建与结构正确，迭代测试、基准评测和描述优化建议使用 Anthropic 官方 skill-creator 插件。
haiou-seagull-claude-personality
Haiou Seagull 2.0（海鸥 2.0）是一个面向 Claude Code 的人格配置包，用于把 Claude Code 改造成「海鸥」——一个直接、不讲客套话的中文安全研究者角色。它通过修改 CLUDE.md 与 system-prompt.md 等配置文件，减少过度谨慎的免责声明与「作为 AI」式措辞，对技术问题直接给出代码。项目包含 1700+ 少样本示例以维持角色一致性，并提供 200+ 安全/游戏/逆向工程术语映射。安装方式覆盖 Windows（启动.bat 或 deploy.ps1）、macOS（mac-install.sh 或 启动.command）与 Linux（linux-install.sh），脚本会探测 ~/.claude/、macOS 应用目录、Windows 桌面端与 Linux 配置目录并自动部署，同时在 ~/.claude/backups/ 生成带时间戳的备份。卸载脚本可自动还原最近备份。安装后重启 Claude Code，输入「在吗」预期返回「海鸥在线，你要整点薯条吗？」。主要使用场景包括安全研究、逆向工程、游戏开发/修改等。限制与注意事项：桌面版可能需手动指定配置路径，Cursor、Codex 等环境配置体系不同或需适配；项目声明为 MIT 许可、仅供教育用途，人格为虚构设定，用户需自行遵守 Claude 服务条款与适用法律。
comfyui-mcp-agent
comfyui-mcp-agent 是面向 ComfyUI 的专家技能，配合 comfyui-mcp MCP 服务器使用，可通过自然语言驱动图像、视频、音频生成。它提供 108 个工具，支持工作流编写与节点级编辑、模型管理、自定义节点安装及进度监控。
cc10x-router
cc10x-router 是 CC10X 的唯一入口技能（THE ONLY ENTRY POINT FOR CC10X），用于处理 build、debug、review 和 plan 类请求。它作为运行时契约，执行“信任优先”的编排流程：路由用户意图、加载并补全工作流状态、写入工作流产物、执行任务图、验证代理输出，并在出现歧义、跳步或缺少持久化时按失败关闭处理。该技能通过关键词信号将请求路由到 DEBUG、PLAN、REVIEW、ORIENT 或 DEFAULT（BUILD）工作流，并在执行前输出一行工作流提示。它维护 .cc10x 目录下的记忆文件与工作流产物，通过 workflow_uuid 与任务元数据（wf、kind、origin、phase 等）实现恢复与续跑。ORIENT 为只读解释模式，不产生写入型任务。
prd-task-creator
PRD Task Creator 是一个面向 GitHub 工作流的技能/引擎，用于把已经准备好的需求包与计划发布为一个 GitHub 功能 issue，仅在确有需要时才创建子 issue。它负责跟踪器（tracker）层面的机制与关联关系，而需求内容、实现规划和就绪度判定仍由各自的引擎负责。当需要把 PRD 或 bug 登记为 issue 时可以使用它。其输入包括准备好的需求包或粗略请求、目标 issue/仓库以及已授权的操作，还支持可选父 epic、标签、指派人、优先级或本地规范存放位置。输出包括经过验证的 issue 正文与当前计划链接、就绪度结果以及关联关系；当无法达到发布或执行就绪条件时，输出带阻塞项的草稿。它会创建或修改所请求的 issue、计划评论、当前计划链接以及被授权的子 issue 链接，仅在明确采用本地工作流时保留一份本地规范文档。
azure-storage-queue-ts
Azure Queue Storage 的 JavaScript/TypeScript SDK（@azure/storage-queue），用于消息队列操作，支持发送、接收、查看和删除消息。
vida-perspective
基于公开归档内容提炼的 Vida 思维框架角色扮演技能，以第一人称模拟其在赚钱、创业、资产配置、信息差、个人 IP 与地理套利等话题上的判断视角。
ai-feature-product-risk-review
该技能用于设计和审计 AI 功能的产品风险，覆盖用户价值、模型局限、幻觉、自动化边界、人工审核、隐私、安全与评估等维度。它把有风险的产品、运营、信任或市场问题转化为具体交付物，包含负责人、发布门禁、指标与恢复路径。工作流包括识别 AI 任务、出错时的用户危害、模型/输入/输出边界、自主级别、数据敏感度与业务指标，并映射质量、安全、隐私、成本、延迟、滥用、支持、透明度与回退要求，区分辅助建议、生成内容、分类、排序、自动化与智能体动作，最终产出风险矩阵、评估计划、UI 护栏、发布门禁与支持/事故路径。
partner-integration-ecosystem-review
该技能用于设计和审计合作伙伴集成生态，覆盖 API、应用目录、OAuth 流程、Webhook、SDK、合作伙伴入驻、认证、联合营销与收入分成等环节。它把产品、运营、信任或市场类的高风险问题转化为具体交付物，包含负责人、关卡、指标与恢复路径。工作流包括识别合作伙伴类型、集成面、用户价值、数据访问、变现方式、支持边界与战略优先级；映射从发现、申请、授权、构建、测试、认证、发布、支持、度量、续约到移除的完整生命周期；并区分产品 API 就绪度、商业激励、信任审查、文档与运营归属。最终产出生态策略、合作伙伴分层、集成清单、风险登记与成功指标。适用于需要系统化治理合作伙伴生态的团队，不适用于基础模型已能处理的通用建议。
synthesis-context-lifecycle
该技能用于跨会话、跨运行环境与多台 Mac 保持项目工作记忆精炼、最新且持久。它把项目记忆拆分为 CONTEXT.md、REFERENCE.md 和 sessions/YYYY-MM.md 三层，并规定各层的行数预算与更新规则，通过会话启动协议、定期刷新、归档优先等约束维持一致性，并提供 context_doctor.py 脚本检查健康状态。
planning-with-files
planning-with-files 是一个面向 AI 编程智能体的技能，实现 Manus 风格的“基于文件的规划”模式，把持久化的 Markdown 文件当作磁盘上的工作记忆。它要求在开始复杂多步任务前，先在项目目录中创建 task_plan.md（阶段、进度、决策）、findings.md（研究、发现）和 progress.md（会话日志、测试结果）三个文件，并在每个阶段结束后更新。核心思路是把上下文窗口视为易失且有限的 RAM，把文件系统视为持久且无限的磁盘，任何重要信息都写入磁盘。技能还提供会话恢复脚本、初始化与完成检查脚本，以及 2-Action 规则、3-Strike 错误协议、读写决策矩阵和 5 问重启测试等实践规范，帮助智能体在长任务中保持目标、记录错误、避免重复失败。
encourage
encourage 是一个用于在活动循环会话（loop session）中向“鼓励列表”（encouraged list）添加条目的技能。被鼓励的条目会在机会发现（opportunity discovery）中获得优先权，并可覆盖禁止模式（forbidden patterns）。该技能支持运行时配置，可在有或无活动循环时使用，更改会在下一次迭代时生效。它属于自进化技能，鼓励在使用过程中修复真实、可复现的问题。支持的命令包括添加条目、列出当前条目、清空列表以及按短语模糊移除条目。配置写入项目目录下的 `.claude/ru-config.json` 文件，通过 Stop 钩子在每次迭代时读取配置，鼓励条目会出现在 `## USER GUIDANCE` 部分中。
long-run
Long Run 是一个用于编排复杂任务多日执行的技能（Harness），通过里程碑流水线推进工作。每个里程碑依次经过 plan-crafting（计划制定）、run-plan（worker-validator 执行）和 review-work（审查）三个阶段，并在里程碑之间设置检查点，以便在中断后恢复。其核心原则是：长时间执行必须可恢复、可审计、故障安全，每次状态转换都先持久化到磁盘。适用于已通过 milestone-planning 生成里程碑 DAG 之后，用户说“long run”“start long run”“execute milestones”或恢复暂停会话时使用。
milestone-planning
Milestone Planning（又称 Ultraplan）是一个用于把复杂、多日任务拆解为优化里程碑的技能。它通过三步完成拆解：先并行广泛探索代码库，再基于探索证据起草里程碑 DAG，最后把草稿交给一组对抗性评审员多轮攻击，直到草稿不再出现新的结构性或阻塞性问题。该技能强调里程碑是长周期执行的基本单位，糟糕的拆解会连锁导致数天浪费，因此要求每个里程碑边界都必须引用探索证据，成功标准必须可二元判定，依赖关系必须构成 DAG。适用于用户提出复杂多日任务、需要里程碑拆解、或明确要求“plan milestones”“break this into milestones”“ultraplan”的场景；不适用于单日任务、少于约 8 个实现步骤的任务、里程碑已定义只需执行、或工作范围仍不明确的情况。